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Enregistrement W3197196408 · doi:10.1186/s12864-022-08343-9

Mutation analysis of disease causing genes in patients with early onset or familial forms of Alzheimer’s disease and frontotemporal dementia

2022· article· en· W3197196408 sur OpenAlexaff
María Pagnon de la Vega, Carl Näslund, RoseMarie Brundin, Lars Lannfelt, Malin Löwenmark, Lena Kilander, Martin Ingelsson, Vilmantas Giedraitis

Notice bibliographique

RevueBMC Genomics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueAlzheimer's disease research and treatments
Établissements canadiensOntario Brain InstituteUniversity of TorontoUniversity Health Network
Organismes subventionnairesUppsala UniversitetAlzheimerfondenAkademiska SjukhusetVetenskapsrådet
Mots-clésFrontotemporal dementiaDiseaseEarly-onset Alzheimer's diseaseDementiaMutationMedicineGeneticsGeneAge of onsetMutation testingPsychologyBiologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Most dementia disorders have a clear genetic background and a number of disease genes have been identified. Mutations in the tau gene (MAPT) lead to frontotemporal dementia (FTD), whereas mutations in the genes for the amyloid-β precursor protein (APP) and the presenilins (PSEN1, PSEN2) cause early-onset, dominantly inherited forms of Alzheimer's disease (AD). Even if mutations causing Mendelian forms of these diseases are uncommon, elucidation of the pathogenic effects of such mutations have proven important for understanding the pathogenic processes. Here, we performed a screen to identify novel pathogenic mutations in known disease genes among patients undergoing dementia investigation. RESULTS: Using targeted exome sequencing we have screened all coding exons in eleven known dementia genes (PSEN1, PSEN2, APP, MAPT, APOE, GRN, TARDBP, CHMP2B, TREM2, VCP and FUS) in 102 patients with AD, FTD, other dementia diagnoses or mild cognitive impairment. We found three AD patients with two previously identified pathogenic mutations in PSEN1 (Pro264Leu and Met146Val). In this screen, we also identified the recently reported APP mutation in two siblings with AD. This mutation, named the Uppsala mutation, consists of a six amino acid intra-amyloid β deletion. In addition, we found several potentially pathogenic mutations in PSEN2, FUS, MAPT, GRN and APOE. Finally, APOE ε4 was prevalent in this patient group with an allele frequency of 54%. CONCLUSIONS: Among the 102 screened patients, we found two disease causing mutations in PSEN1 and one in APP, as well as several potentially pathogenic mutations in other genes related to neurodegenerative disorders. Apart from giving important information to the clinical investigation, the identification of disease mutations can contribute to an increased understanding of disease mechanisms.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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